Python的学习内容还是比较多的,我们将学习的过程划分为4个阶段,每个阶段学习对应的内容,具体的学习顺序如下:
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Python学习顺序:
①Python软件开发基础
掌握计算机的构成和工作原理
会使用Linux常用工具
熟练使用Docker的基本命令
建立Python开发环境,并使用print输出
使用Python完成字符串的各种操作
使用Python re模块进行程序设计
使用Python创建文件、访问、删除文件
掌握import 语句、From…import 语句、From…import* 语句、方法的引用、Python中的包
②Python软件开发进阶
能够使用Python面向对象方法开发软件
能够自己建立数据库,表,并进行基本数据库操作
掌握非关系数据库MongoDB的使用,掌握Redis开发
能够独立完成TCP/UDP服务端客户端软件开发,能够实现ftp、http服务器,开发邮件软件
能开发多进程、多线程软件
③Python全栈式WEB工程师
能够独立完成后端软件开发,深入理解Python开发后端的精髓
能够独立完成前端软件开发,并和后端结合,熟练掌握使用Python进行全站Web开发的技巧
④Python多领域开发
能够使用Python熟练编写爬虫软件
能够熟练使用Python库进行数据分析
招聘网站Python招聘职位数据爬取分析
掌握使用Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别
掌握基本设计模式、常用算法
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设python专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
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关于零基础怎么样能快速学好Python的问题,百度提问和解答的都很多,你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发,应从以下几个方面来理解:
1 为什么选择学python?
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多,据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示(见图),Python排名第一,成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称,入行门槛低,可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备?
2.1 心态准备。编程是一门技术,也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等,技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成,也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边,所以请保持一颗敬畏的心态去学习,认真对待写下的每一行代码,甚至每一个字符。收拾好自己的心态,向着编程的世界出发。第一步至关重要,关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3?入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择 Python3,毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选?同样,推荐 pycharm 社区版,配置简单、功能强大、使用起来省时省心,对初学者友好,并且完全免费!其他编辑器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境?Python 支持现有所有主流操作平台,不管是 windows 还是 mac 还是 linux,都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深,建议按照先后顺序阅读学习:
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程,简单直白,没有废话。就算没有基础,你也可以像读小说一样,花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面,内容更加系统,有一定深度,有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包,想要安装这些包可以采用两种方法:
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包,下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录,找到setup.py文件,然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd,敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后,常会陷入一个瓶颈期,通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候,需要的是反复练习,大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段,选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成,而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习:
crossin编程教室实例:相对于编程教室基础练习着重于单一知识点,
编程实例训练对基础知识的融会贯通;
hackerrank:Python 部分难度循序渐进,符合学习曲线
实验楼:提升编程水平从做项目开始;
codewar:社区型编程练习网站,内容由易到难;
leetcode:为编程面试准备,对初学者稍难;
牛客网:提供 BAT 等大厂笔试题目;
codecombat:提供一边游戏一边编程;
projecteuler:纯粹的编程练习网站;
菜鸟教程100例:基于 py2 的基础练习;
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow:这是一个程序员的知识库;
v2ex:国内非常不错的编程社区,不仅仅是包含程序,也包含了程序员的生活;
segmentfault:一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
了解 Python 编程基础
首先第一点,要能够看懂了解变量、基础语法、编程规范等,这些事能够上手编写Python 代码的前提。
其次第二点,对于数据结构,字符串、列表、字典等需要比较熟练运用。
刚开始的这部分就做一些简单的练习,构造出一个数据类型,然后再实现基本的用法。比如你自己构造一个列表,实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作,比如len()、max()、min() 函数,以及 append()、count()、extend() 等方法。
Python函数及流程控制
有了前面的基础练习之后,学习Python的函数和控制语句,是真正去解决问题的过程,如何将固定的功能模块封装成函数,如何实现判断和循坏,这些不仅是写出代码的必要条件,也是训练编程思维的必经之路。
流程控制比较好掌握一些,条件语句和循坏语句在不同的场景下练习几遍,知道判断和循环实现的过程就行。
函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递,但是要能够熟练地写出函数实现对应的功能,需要注意的细节很多。
利用Python做些事情
在前期的理论知识学透之后,你不妨尝试着利用利用Python做些事情,检验自己的学习成果,这样也能够巩固加深自己学习的理论知识。同时,可以查漏补缺,看看自己哪方面需要保持,哪方面需要继续学习。
这个时候不妨了解一些第三方库,你可以做更多的事情。对于不同的库,内部的方法、函数你还需要去熟悉,开始的时候先掌握少部分最常用的方法,在遇到实际的问题的时候,再去查对应的更多的用法,这样会更高效。
深入Python编程
首先需要了解Python的高级特性,如迭代器、生成器、装饰器等,了解类和面向对象的理念。深入下去,你可以去探索Python的实现原理,Python的性能优化,跳出Python语言本身,去了解计算机的交互原理,还有很长的路要走,但并不是每一个人都需要这个过程。
但这些确实是你在这个领域立足生根的重要条件,对于特别想要在IT行业发展的人来说,这个过程是非常有必要的。
以上就是关于如何快速入门Python编程的内容,希望可以为您提供一些帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师、Python编程素材及方法等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
一些python常用函数包:
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端,它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能:
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库(#22)的基础,后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础,后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer(#7)是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中,其介绍页面不推荐人们现在使用,或者至少等版本固定下来再用,因为其 API 可能发生变化,在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可,而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表,通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv(列表中的 #57),就可以创建可预测的隔离环境,同时不会干扰底层系统,反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是,常规的Python datetime缺少哪些功能,python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说,很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层,并且考虑到它对内部的控制级别,它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来,几乎所有网站都转向 SSL,你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的,能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面,idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名(IDNA)协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数:ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中,这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容,计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器,这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML:列表、字典,甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样,这个项目也非常有用:
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码(X.208)的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写,它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift?这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统,用来将纯文本文档处理为很多有用的格式,例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档,这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说,需要分析大量随机文本时,这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据,但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持:
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库,也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath,发音为“James path”,使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过,其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途,并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点,特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样,这个库可帮助你处理日期和时间。有时候,时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包,可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始,python 提供current.futures模块,可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户,因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama,你可以为终端添加一些颜色:
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Python 函数定义以及参数传递
1.函数定义
#形如def func(args...):
doSomething123
以关键字def 开头,后面是函数名和参数下面是函数处理过程。
举例:
def add( a, b ):
return a+b12
参数可以设定默认值,如:
def add( a, b=10 ): #注意:默认值参数只会运算一次
return a+b12
默认值参数只会运算一次是什么意思?
def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表,每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a) return b
print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ,默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ,默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''
结果:
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516
这下明白为什么默认参数只计算一次了吧,函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间,就是第一次计算的空间。
2.参数传递
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12
在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
func(10,20) #不使用参数名,需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果:a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567
如果函数定义形式如下方式:
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))
func(10,20)#结果:#(10, 20) class 'tuple'1234567
举一个和上述过程相反的例子:
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
a = (10, 20)
func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果:a=10, b=20123456
总结:*号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成元组,如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。
另一种定义:
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )
func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值,使用key=value这种形式#结果:{'b': 20, 'a': 10} class 'dict'12345
相反的例子:
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )
d = {'a':10, 'b':20 }
func(**d) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
print(args,kw )12
总结:**号在定义函数参数时,传入函数的参数会转换成字典,如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
形如 f = lambda 参数1,参数2: 返回的计算值
例如:
add = lambda x,y: x+y
print(add(1,2))'''
结果:3
'''12345
1、函数定义
①使用def关键字定义函数
②
def 函数名(参数1.参数2.参数3...):
"""文档字符串,docstring,用来说明函数的作用"""
#函数体
return 表达式
注释的作用:说明函数是做什么的,函数有什么功能。
③遇到冒号要缩进,冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体,描述了函数是做什么的,即函数的功能是什么。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的。
2、函数调用
①函数必须先定义,才能调用,否则会报错。
②无参数时函数的调用:函数名(),有参数时函数的调用:函数名(参数1.参数2.……)
③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身,否则会出不来,陷入循环调用。
④函数需要调用函数体才会被执行,单纯的只是定义函数是不会被执行的。
⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里,Step Into My Code进入到调用的模块里函数。